1.负责人工智能相关算法的研究；

2.负责数据预处理，包括数据清洗、特征选择、特征工程等，以提升模型训练效率和性能；

3.模型优化与评估，对算法模型进行性能评估，包括准确率、召回率、F1分数、AUC曲线等指标，确保模型质量；

4.技术落地与产品化，与产品经理、软件工程师合作，将算法模型集成到实际产品中，如推荐系统、智能客服、图像识别应用等。优化算法性能，确保算法在产品环境中的高效运行；

5.技术创新与跟踪，关注人工智能领域的最新研究成果和趋势，如论文、开源项目、新技术等，保持技术前沿性。

1.熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C/C++、Java等；

2.良好的数学基础，具备数据挖掘、清洗、增强的能力，能有效处理大规模非结构化数据；

3.熟悉主流的机器学习库和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，了解如何构建、训练和优化模型；

4.掌握深度学习的基础理论，熟悉常见的神经网络架构（如Transformer、Bert等），能够根据应用需求和数据特点设计合适的神经网络架构，并进行模型训练与优化；

5.根据具体岗位，在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域有专长，能够追踪最新的技术趋势和研究成果，持续推动算法创新；

6.具备大语言模型建设经验者优先，如参与过大模型的训练、部署和优化等。